medical device manufactorer developing an ML/AI-based SaMDheader image of AI for medical imaging webinar.

Workshop: KI für medizinische Bildverarbeitung

Entwicklung und Dokumentation nach MDR und FDA

Medizinische Bildverarbeitung (Medical Imaging) ist das wichtigste Anwendungsgebiet tiefer neuronaler Netze und der Hauptanwendungsbereich KI/ML-basierter Medizingeräte. 
Die regulatorischen Anforderungen sind sowohl im europäischen als auch im amerikanischen Markt komplex und im Fluss. Viele Hersteller medizinischer Bildverarbeitung sind Spinoffs und technologiegetriebene Startups ohne Erfahrung im regulierten Umfeld; selbst erfahrene Medizingerätehersteller haben häufig noch wenig Erfahrung bei der Zulassung KI/ML-basierter Medizingeräte.

In diesem Workshop lernen Sie anhand eines durchgängigen Beispiels, wie man Anwendungen für medizinische Bildverarbeitung  im Bereich der MDR und der FDA regulatorisch konform entwickeln und dokumentieren kann, um das Zulassungsrisiko zu minimieren. Wir stützen uns dabei auf umfangreiche Erfahrungen im Bereich der MDR und der FDA und verwenden bewährte Dokumentation und Beispiele. Der Workshop zeichnet sich durch einen sehr hohen Anteil an Beispielen, praktischen Umsetzung und Gruppenarbeit aus. Auf Wunsch und ab 5 Teilnehmern führen wir den Workshop auch in-house und in englischer Sprache durch.

Dozenten

Prof. Dr. Oliver Haase, Co-Founder and EU MDR and FDA Regulatory Expert

Prof. Dr. Oliver Haase

Kai Haase, Co-Founder and Machine Learning Expert

Kai Haase

Zielgruppe

  • Regulatory-Affairs-Manager
  • Qualitätsmanager
  • Data Scientists / Machine-Learning-Ingenieure
  • Auditoren Benannter Stellen

Inhalte

  • Regulatorische Anforderungen: EU & USA (1h)
  • Tiefe neuronal Netze für medizinische Bildverarbeitung: Prinzipien und Begrifflichkeiten (30min)
  • Validierung und Dokumentation über alle Entwicklungsphasen in Gruppenarbeit am praktischen Beispiel (restlicher Tag)

Format

  • 17.11.2022, 9:00-17:00 CET als Zoom-Konferenz
  • Teilnehmerzahl auf 15 limitiert
  • Teilnahmegebühr 750 Euro
  • Das Webinar findet auf Deutsch statt
  • Die Teilnehmer erhalten ein Teilnahmezertifikat